[정리] SK AI SUMMIT 키노트 정리 - Day2

서쿠·2024년 11월 10일
ConferenceConference | SK-AI
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'24년 SK AI SUMMIT

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'SK AI 서밋 2024'는 2024년 11월 4일부터 5일까지 서울 코엑스에서 개최된 대규모 인공지능 행사로, 국내외 AI 석학과 기업가들이 참여하여 AI 시대의 공존 방안을 논의하고 생태계 강화 방안을 모색했습니다.

이틀의 서밋 일정 동안, Day 1은 기술적 기반(인프라와 반도체)과 생태계 강화에 초점을 맞추어 "AI 혁신의 뼈대"를 구축하려는 논의였다면, Day 2는 이를 바탕으로 "AI의 활용과 확장"을 논의하며 개인화 및 국가 전략으로의 연결을 탐구했습니다.

Day 1 주요 컨셉 및 주제 정의

  • Key-Concept : "AI 생태계와 인프라의 혁신: 기술, 협력, 그리고 지속 가능성"

  • Day 1은 AI 기술의 발전을 위한 인프라와 생태계의 혁신, 글로벌 협력 방안에 중점을 두고 논의되었습니다. 특히 AI 인프라 구축, 반도체 기술, 에너지 자원 활용, 그리고 Generative AI의 잠재력이 핵심적으로 다뤄졌습니다.

  • 핵심 키워드:

    • AI 생태계 강화
    • 반도체 및 AI 인프라
    • 지속 가능 에너지 활용
    • Generative AI
    • 글로벌 협력

Day 2 주요 컨셉 및 주제 정의

  • Key-Concept : "AI의 개인화와 글로벌화: K-AI 생태계, 신사업, 그리고 정책 방향"

  • Day 2는 AI 기술의 개인화 서비스, K-AI 생태계의 글로벌화, 그리고 국가 전략과 정책 방향에 대한 논의가 이루어졌습니다. 특히 AI 에이전트 기술, 통신사 중심 생태계, 그리고 대한민국의 AI 경쟁력 강화가 주요 화두였습니다.

  • 핵심 키워드:

    • AI 에이전트 기술
    • K-AI 생태계 글로벌화
    • 디지털 신경망
    • 정책 및 국가 경쟁력
    • 신사업 기회

본 포스트는 Day 2 발표 주제 정리를 목적으로 작성되었습니다.

Day 2 발표 주제 정리

1. 실리콘밸리 K-스타트업 생태계를 만들어 간 여정 그리고 AI 시대

  • 발표자: 김광록 (프라이머사제파트너스 CEO)
  • 내용: 실리콘밸리에서 한국 스타트업 생태계를 조성한 경험과 AI 시대의 기회.

2. 패널토의: K-AI 생태계의 Globalization

  • 참여자: 안익진 (몰로코 CEO), 이재성 (트웰브랩스 CEO), 이기혁 (AWS 동아시아스타트업에코시스템 총괄), 김광록 (프라이머사제파트너스 CEO, Moderator)
  • 내용: K-AI 생태계의 글로벌화 전략과 관련 협력 방안에 대한 패널 토의.

3. Navigate your life with a Personal AI Agent

  • 발표자: 정석근 (SK텔레콤 부사장)
  • 내용: 개인 생활에 도움을 주는 AI 에이전트 기술 및 활용 방안.

4. 패널토의: 생성형 AI 시대, 통신사 중심 생태계 구축과 신사업 기회 탐색

  • 참여자: Jonathan Abrahamson (Deutsche Telekom Chief Product & Digital Officer), Dena Almansoori (e& Chief AI & Data Officer), Terence Lai (Singtel VP), Omar Tazi (T-Mobile EVP & CPO), 정석근 (SK텔레콤 부사장, Moderator)
  • 내용: 통신사 중심의 AI 생태계 구축과 이를 통한 신사업 기회에 대한 패널 토의.

5. 대담: 초연결 시대의 디지털 신경망 - AI와 Memory가 그리는 미래 산업 지형

  • 참여자: 강욱성 (SK하이닉스 부사장), Paul Fahey (SK하이닉스 부사장)
  • 내용: AI와 메모리 기술의 융합을 통해 미래 산업 혁신을 이끌 전략.

6. AI 에이전트 서비스의 현재와 미래

  • 발표자: 김용훈 (SK텔레콤 부사장)
  • 내용: 현재와 미래의 AI 에이전트 서비스 전망.

7. 패널토의: AI 에이전트 서비스의 현재와 미래

  • 참여자: 이철배 (LG전자 부사장), 장정식 (야놀자 플랫폼, 야놀자 NEXT CTO), 김진우 (Liner 대표), 손재권 (더밀크 대표, Moderator)
  • 내용: AI 에이전트 기술의 발전과 적용 가능성에 대한 패널 토의.

8. 대한민국의 AI 전략과 정책 방향

  • 발표자: 염재호 (태재대학교 총장)
  • 내용: 대한민국의 AI 전략과 정책 방향 소개.

9. 패널토의: AI로 발돋움하는 대한민국 국가 경쟁력

  • 참여자: 박성현 (리벨리온 대표이사), 오혜연 (KAIST 교수), 정신아 (카카오 대표이사), 염재호 (태재대학교 총장, Moderator)
  • 내용: 대한민국의 국가 경쟁력 강화를 위한 AI 전략과 정책 방향에 대한 논의.

1. 실리콘밸리 K-스타트업 생태계를 만들어 간 여정 그리고 AI 시대

  • 발표자: 김광록 (프라이머사제파트너스 CEO)
  • 내용: 실리콘밸리에서 한국 스타트업 생태계를 조성한 경험과 AI 시대의 기회.

1. 실리콘밸리와 한국 스타트업의 연결: 프라이머 사제 파트너스의 비전

AI 시대가 도래하면서 실리콘밸리는 혁신의 중심지로 자리 잡았습니다. 이런 환경 속에서 김광록 대표는 프라이머 사제 파트너스를 통해 한국 스타트업이 글로벌 무대로 진출하는 데 필요한 생태계를 구축하는 데 힘쓰고 있다고 밝혔습니다. 그는 “실리콘밸리라는 세계적인 기술 중심지에서 한국 스타트업들이 경쟁력을 갖추고 성장하도록 돕는 것이 우리의 목표”라고 설명했습니다.

프라이머 사제 파트너스는 초기 단계 스타트업에 투자하는 벤처 캐피털로, 2018년 설립 이후 약 60개 이상의 스타트업에 투자했다고 그는 말했습니다. 김 대표는 “한국인들은 기술적 재능과 근면함이 뛰어나지만, 사업적으로 부족한 점이 있다”며, “실리콘밸리의 경험과 네트워크를 통해 이를 보완하고자 한다”고 전했습니다.

2. 실리콘밸리의 페이 포워드 정신과 한국형 생태계

김광록 대표는 실리콘밸리의 ‘페이 포워드(pay forward)’ 정신을 강조하며, 이를 한국 스타트업 생태계에 적용하고 싶다고 밝혔습니다. 그는 “우리는 삶 속에서 많은 도움을 받지만, 이를 모두 되갚을 수는 없다”며, “대신 후배나 다음 세대에게 내가 받은 도움을 돌려주는 방식이 실리콘밸리 성공의 기반”이라고 설명했습니다.

하지만 한국에서는 이와 같은 문화가 부족하다는 점을 지적했습니다. 그는 “한국 창업자들 간의 네트워크가 부족하다”며, “서로를 돕고 밀어주는 생태계를 만들고 싶다”고 말했습니다. 이러한 비전 속에서 탄생한 것이 바로 ‘82스타트업’이라는 한국 스타트업 창업자 네트워크였습니다.

3. 82스타트업의 시작과 성장 이야기

82스타트업은 2018년 10월, 아홉 명의 창업자가 브런치 모임으로 시작되었습니다. 김광록 대표는 “첫 모임은 단순히 친목을 다지는 자리였지만, 참여자들이 그 경험을 굉장히 의미 있게 여겼다”고 회상했습니다. 이후 참여자가 점점 늘어나면서 네트워크는 빠르게 성장했습니다.

그는 “2018년 12월 두 번째 모임에서는 참가자들이 더 많은 친구를 데리고 오면서, 네트워크의 중요성이 증명되었다”고 말했습니다. 현재 82스타트업은 1600명이 넘는 회원을 보유하며, 미국 내 가장 큰 한국 스타트업 창업자 커뮤니티로 자리 잡았습니다. 김 대표는 “+82라는 이름은 한국의 국가번호에서 따왔고, 한국인들의 ‘빠르다(8282)’는 정신도 담겨 있다”고 설명했습니다.

4. AI 시대와 커뮤니티의 중요성

AI 시대는 변화의 속도가 빠르며, 협력이 필수적이라고 김광록 대표는 강조했습니다. 그는 “AI 기술은 과거와 비교할 수 없을 정도로 빠르게 확산되고 있다”며, “ChatGPT는 출시 후 단 2개월 만에 1억 명의 사용자를 달성하며 그 속도를 입증했다”고 말했습니다. 이러한 시대에서 혼자서는 성공하기 어렵다는 것이 그의 생각입니다.

김 대표는 “AI 시대에는 기술 개발뿐 아니라, 문제 해결과 아이디어를 공유하기 위해 강력한 커뮤니티가 필요하다”고 덧붙였습니다. 그는 특히 “한국 스타트업이 글로벌 무대에서 경쟁하려면 협력의 문화가 반드시 필요하다”고 강조했습니다.

5. 한국 스타트업 생태계의 미래와 비전

AI 시대는 새로운 기회를 제공하지만, 이를 잡기 위해서는 탄탄한 네트워크와 생태계가 필요하다고 김광록 대표는 밝혔습니다. 그는 “개인의 성공보다 커뮤니티의 성공이 더 중요하다”며, “이런 문화가 한국 스타트업 생태계를 더욱 강하게 만들 것”이라고 말했습니다.

82스타트업은 단순히 투자와 지원을 넘어, 창업자들 간의 협력과 성장을 도모하는 환경을 만드는 데 앞장서고 있다고 그는 설명했습니다. 그는 “이 네트워크는 단순한 모임을 넘어, 서로를 끌어주고 밀어주는 생태계로 발전하고 있다”고 덧붙였습니다.

6. 함께하는 AI 시대를 위한 다짐

김광록 대표는 강연을 마무리하며, “AI 시대는 협력과 커뮤니티가 핵심”이라고 말했습니다. 그는 “스타트업 생태계가 강해지려면, 각자가 받은 도움을 다른 이들에게 돌려주는 문화가 자리 잡아야 한다”며, “한국 스타트업 생태계가 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 함께 노력하자”고 강조했습니다.

2. 패널토의: K-AI 생태계의 Globalization

  • 참여자: 안익진 (몰로코 CEO), 이재성 (트웰브랩스 CEO), 이기혁 (AWS 동아시아스타트업에코시스템 총괄), 김광록 (프라이머사제파트너스 CEO, Moderator)
  • 내용: K-AI 생태계의 글로벌화 전략과 관련 협력 방안에 대한 패널 토의.

몰로코 CEO (안익진)

  • 링크: https://www.moloco.com/ko/about
  • 2013년 설립, 머신러닝 기반 광고 플랫폼 솔루션 제공
  • 글로벌 매출 비중: 한국 5%, 아시아태평양 1/3, 미주 1/3, 유럽 1/3

트웰브랩스 CEO (이재성)

  • 링크: https://www.twelvelabs.io/
  • 3년 반 전 설립, 비디오 이해 중심의 멀티모달 AI 모델 개발
  • 주요 고객: NFL, 디즈니 등 할리우드 스튜디오

AWS 동아시아스타트업에코시스템 총괄 (이기혁)

  • 링크: https://aws.amazon.com/ko/
  • 2019년부터 AWS 스타트업 비즈니스 유닛 담당
  • 한국, 일본 등 동아시아 지역 스타트업 성장 지원

1. AI와 글로벌화: 한국 스타트업 생태계의 가능성

2024년은 산업과 경제 전반에서 AI가 가장 뜨거운 화두로 떠오른 해입니다. 이러한 흐름 속에서, 한국 AI 스타트업들이 글로벌 무대에서 어떤 가능성과 과제를 마주하고 있는지 논의하기 위해 몰로코의 안익진 대표, 트웰브랩스의 이재성 대표, AWS의 이기혁 총괄이 함께 패널 토론에 참여했습니다.

사회를 맡은 프라이머사제파트너스의 김광록 대표는 AI 시대를 맞아 한국 스타트업들이 글로벌 생태계에서 더욱 큰 역할을 할 수 있을 것이라고 말하며 논의를 시작했습니다.

💬 K-AI 얼라이언스 소개

  • 링크: https://techportal.sk.com/k-ai-alliance
  • SK텔레콤 CEO 제안으로 시작된 한국 AI 스타트업 글로벌 진출 지원 네트워크
  • 현재 약 20개 회원사 보유, 지속 성장 중

2. 몰로코와 AI 생태계의 발전

몰로코의 안익진 대표는 AI를 활용한 광고 기술로 글로벌 시장을 공략하고 있는 10년 차 스타트업의 사례를 소개했습니다. 그는 “처음 회사를 시작할 때는 머신러닝이 왜 중요한지 설득해야 했지만, 이제는 AI가 필수 기술로 자리 잡았습니다”라고 말했습니다.

  • 몰로코는 광고 플랫폼과 머신러닝 기술을 결합해 광고주들에게 효과적인 솔루션을 제공하며, 현재 전 세계에 750명 이상의 직원이 근무하고 있다고 밝혔습니다.

  • 특히 안 대표는 지금이 AI 스타트업에게 있어 골든 타임이라고 강조하며, 글로벌 무대에서 협력과 파트너십의 중요성을 언급했습니다.

  • “AI는 단일 기업이 지배할 수 없는 생태계입니다. 강력한 파트너십을 통해 성장의 기회를 만들어야 합니다”라고 말하며, 협력과 생태계 구축의 중요성을 거듭 강조했습니다.

3. 트웰브랩스의 멀티모달 비전: 글로벌 고객과의 협력

트웰브랩스의 이재성 대표는 멀티모달 AI 모델, 특히 비디오 중심 AI 기술 개발에 집중하고 있다고 소개했습니다.

  • “우리는 NFL, 디즈니와 같은 글로벌 기업들과 협력하며 고부가가치 비디오 데이터를 처리하는 기술을 제공합니다”라고 그는 설명했습니다.

트웰브랩스는 창립 초기부터 고객 중심의 기술 개발에 집중해왔으며, 고객이 원하는 기능을 모델에 반영하기 위해 데이터를 세심하게 관리하고 있다고 밝혔습니다.

  • 또한, 그는 AI 기술이 새로운 기술이기에 초기 비용이 높지만, 비디오 데이터 처리와 같은 전문성을 살려 시장에서 독자적인 위치를 확보했다고 말했습니다.

4. AWS의 글로벌 스타트업 지원 전략

AWS의 이기혁 총괄은 한국과 일본에서 스타트업 생태계를 지원하는 다양한 프로그램을 소개했습니다.

  • 그는 “AWS는 클라우드 크레딧 지원뿐만 아니라, 스타트업들이 글로벌 시장에 진출할 수 있도록 맞춤형 프로그램과 네트워크를 제공합니다”라고 설명했습니다.

AWS는 약 200개의 벤처캐피털과 300개의 엑셀러레이터와 협력하며 스타트업 생태계의 성장을 돕고 있다고 말했습니다.

  • 그는 또한 글로벌화를 꿈꾸는 스타트업들에게 클라우드 파트너십을 적극 활용할 것을 조언하며, “AWS는 인프라뿐만 아니라 글로벌 네트워킹과 고객 접근성 면에서 강력한 지원을 제공합니다”라고 강조했습니다.

5. 글로벌 무대에서의 성공 전략: 몰로코와 트웰브랩스의 조언

몰로코의 안익진 대표는 스타트업이 글로벌 시장에서 성공하려면 플랫폼과 생태계를 효과적으로 활용해야 한다고 말했습니다.

  • “광고 기술이나 AI 기술처럼 이미 구축된 글로벌 생태계를 활용하면 확장이 훨씬 수월합니다”라고 그는 조언했습니다.

트웰브랩스의 이재성 대표도 유사한 의견을 내비치며, “글로벌 고객과 협력하려면 고객이 원하는 기능을 중심으로 제품을 개발하는 것이 중요합니다”라고 강조했습니다.

  • 그는 또한 “너무 혁신적인 기술은 오히려 고객들에게 부담이 될 수 있으니, 고객의 상황에 맞춘 현실적인 솔루션을 제안해야 합니다”라고 덧붙였습니다.

6. 글로벌 관점에서 본 한국 스타트업 생태계의 강점과 약점

AWS의 이기혁 총괄은 한국 스타트업 생태계가 글로벌 시장으로 진출하는 데 필요한 전략을 공유했습니다.

  • 그는 “한국은 민첩성과 실행력 면에서 강점이 있지만, 다양성과 글로벌 네트워킹 면에서는 약점이 있습니다”라고 분석했습니다.

또한, 그는 한국, 인도, 이스라엘의 스타트업 생태계를 비교하며, 한국 스타트업들이 글로벌 성공을 위해 보다 다양한 네트워킹과 협력을 강화해야 한다고 조언했습니다.

7. 협업의 중요성과 성공적인 파트너십 사례

트웰브랩스와 몰로코는 각각 AWS, NVIDIA, 인텔과 같은 글로벌 기업들과의 협력을 통해 큰 성과를 얻었다고 전했습니다.

  • 이재성 대표는 “대기업과의 협력은 단순히 기술 지원을 넘어 서로의 제품과 서비스를 개선하는 데 큰 도움이 됩니다”라고 말했습니다.

  • 안익진 대표도 “AI 시대에는 스타트업과 대기업 간의 협업이 필수적입니다. 스타트업은 민첩성과 혁신성을, 대기업은 안정성과 자원을 제공해 서로 상호보완적인 관계를 구축할 수 있습니다”라고 강조했습니다.

8. AI 시대의 한국 스타트업: 글로벌 생태계의 기회

마지막으로, 패널들은 AI 시대를 맞아 한국 스타트업들이 글로벌 생태계에서 더욱 큰 역할을 할 수 있는 기회가 열렸다고 말했습니다.

  • 특히, 몰로코와 트웰브랩스는 각각의 기술적 강점을 활용해 글로벌 고객을 확보하고 생태계를 확장해 나가고 있다고 강조했습니다.

AI 기술은 단순히 국내 시장에 머무르지 않고, 글로벌 무대에서 강력한 영향력을 발휘할 수 있는 도구입니다. 패널들은 한국 스타트업들이 이러한 기회를 활용해 글로벌 시장에서 성공하기를 기대한다고 말하며 논의를 마무리했습니다.

(후기) 개인적으로 스타트업의 현황과 AWS와 스타트업의 협력에 대한 스토리를 들어볼 수 있는 재밌는 대담이었던 것 같습니다 😍

3. Navigate your life with a Personal AI Agent

  • 발표자: 정석근 (SK텔레콤 부사장)
  • 내용: 개인 생활에 도움을 주는 AI 에이전트 기술 및 활용 방안.

1. AI 혁명과 그 배경

정석근 SK텔레콤 부사장은 강연에서 "AI는 우리의 삶을 획기적으로 바꿀 수 있는 혁신적인 기술"이라고 강조하며, 이를 통해 더 나은 미래를 설계할 수 있는 가능성에 대해 논의했습니다.

  • 그는 AI가 단순히 기술적 도구에 그치지 않고, 사람들의 삶의 질을 향상시키고 더 나은 생산성을 제공하는 데 중점을 둬야 한다고 말했습니다.

그는 특히 AI가 근로자들의 업무 시간을 약 70% 줄여줄 것으로 예측하며, 이를 통해 더 복잡하고 의미 있는 작업에 집중할 수 있을 것이라고 밝혔습니다.

AI 기술이 단순히 비용을 절감하는 데 그치지 않고, 새로운 가치를 창출하는 도구로 자리 잡아야 한다고 덧붙였습니다.

  • Bloomberg의 자료에 따르면, 2030년까지 AI는 약 1.3조 달러 규모의 경제적 가치를 창출할 것으로 예상된다고 소개하며, 이 기술의 잠재력을 강조했습니다.

2. AI 서비스의 핵심 과제와 기회

정석근 부사장은 AI가 많은 기회를 제공하는 동시에 여러 도전에 직면해 있다고 말했습니다.

  • 그는 특히 AI 서비스가 사용자들에게 더 쉽고 저렴하게 접근 가능하도록 개선되어야 한다고 언급했습니다.

  • 현재 많은 사용자들이 AI 사용법을 이해하기 어렵다고 느끼고 있으며, 데이터 개인정보 보호 문제 또한 주요한 우려 사항으로 부각되고 있다고 했습니다.

  • 또한, AI 모델의 운영 비용이 높은 점을 지적하며, 이러한 특성 때문에 많은 사용자들이 서비스를 사용하는 데 부담을 느낀다고 설명했습니다.

기존 Telco의 역할

AI 시대의 Telco의 역할

3. AI와 인간의 협력

정석근 부사장은 AI가 완벽한 기술이 아니며, 인간과의 협력이 중요하다고 강조했습니다. 그는 "AI는 인간의 모든 문제를 해결할 수 없으며, 인간과 AI 간의 협력이 필요하다"고 말하며, 이를 가능하게 하는 새로운 AI-human collaboration 레이어에 대해 설명했습니다. 이 협력 구조를 통해 사용자들은 더 안전하고 효율적이며 저렴한 서비스를 이용할 수 있을 것이라고 주장했습니다.

이를 실현하기 위해 SK텔레콤은 새로운 AI 서비스 플랫폼인 'Aster'를 개발했다고 밝혔습니다. 그는 Aster가 사용자들의 삶을 안내하는 동반자 역할을 할 수 있도록 설계되었다고 설명하며, 이 서비스가 사용자들이 더 효율적이고 생산적인 삶을 살 수 있도록 도울 것이라고 말했습니다.

4. Aster의 비전과 의미

'Aster'는 북극성을 의미하며, SK텔레콤은 이를 통해 사용자가 AI를 활용해 더 나은 방향으로 나아갈 수 있도록 돕겠다는 비전을 담고 있다고 설명했습니다. 서비스 이름인 'Aster'는 'Asterisks(별표)' 기호에서 영감을 받아, 모든 것을 포함하는 포괄적 의미와 혁신성을 상징합니다. 이러한 철학은 사용자의 삶의 질을 향상시키고, 정보에서 행동으로 이어지는 서비스를 제공하겠다는 목표로 이어집니다.

Aster는 단순한 AI 서비스가 아니라, 사용자와 AI 간의 협력과 데이터 기반 인프라를 바탕으로 일상 Task 수행, 협력 모델과 생태계 확장, 데이터 기반의 강력한 인프라라는 세 가지 주요 사업 영역을 중심으로 운영됩니다.

다음은 각 사업 영역의 상세 내용입니다.

4.1. 일상 Task 수행
Aster는 사용자의 일상적인 작업을 보다 쉽고 편리하게 해결할 수 있도록 돕습니다.

단순히 정보를 제공하는 것을 넘어, Aster는 구체적인 행동으로 이어질 수 있는 솔루션을 제공합니다.

  • 예를 들어, 사용자가 요리 레시피를 검색하면, 해당 레시피 정보를 제공하는 것에 그치지 않고 필요한 재료를 주문하거나 요리 준비를 도와주는 행동까지 지원합니다.

이를 통해 Aster는 사용자 경험의 폭을 확장하고, 일상에서 실제로 활용 가능한 실질적인 가치를 제공합니다.

4.2. 협력 모델과 생태계 확장
Aster는 다양한 글로벌 협력 모델을 통해 AI 생태계를 확장하며, 사용자들에게 지역화된 서비스를 제공합니다.

협력 모델과 생태계 확장

  • SK텔레콤은 글로벌 통신사(Telco)들과 협력하여 사용자들에게 각 지역에 최적화된 콘텐츠와 혜택을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 전 세계 어디에서든 Aster의 서비스를 일관성 있게 이용할 수 있습니다.

  • 또한, Aster는 제3자 애플리케이션 및 서비스 제공업체와의 협력을 통해 AI 서비스의 활용성을 더욱 확대합니다. 이러한 생태계 접근 방식은 AI 생태계의 성장을 지원하고, 다양한 참여자가 혜택을 누릴 수 있도록 기회를 제공합니다.

4.3. 데이터 기반의 강력한 인프라
Aster는 SK텔레콤의 AI 슈퍼하이웨이라는 첨단 데이터 인프라를 기반으로 운영됩니다.

데이터 기반의 강력한 인프라

  • 이 인프라는 대규모 데이터를 실시간으로 처리하고, 사용자들에게 최적화된 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

  • 또한, 이러한 데이터 기반 접근법은 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 제공하며, 기업과 사용자 간의 연결을 더욱 강화합니다.

  • SK텔레콤은 Aster를 통해 기업들이 이 인프라를 활용하여 혁신을 이루고, 사용자들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 돕고 있습니다.

5. 글로벌 Telco와의 협력

정석근 부사장은 Aster와 같은 서비스가 전 세계적으로 효과적으로 제공되기 위해서는 글로벌 Telco(통신사)들과의 협력이 필수적이라고 강조했습니다.

  • Telco는 각 국가별로 지역화된 콘텐츠와 혜택을 제공할 수 있는 강점이 있기 때문에, 이러한 네트워크를 활용하여 AI 서비스를 확대하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 설명했습니다.

  • 그는 Telco가 기존에 통신 네트워크와 미디어 서비스를 지원하던 방식처럼, AI 서비스에서도 중추적인 역할을 해야 한다고 주장했습니다.

이를 위해 SK텔레콤은 AI 슈퍼하이웨이 구축에 투자하고 있으며, 다양한 글로벌 기술 기업 및 스타트업과 협력하여 생태계를 확장하고 있다고 덧붙였습니다.

4. 패널토의: 생성형 AI 시대, 통신사 중심 생태계 구축과 신사업 기회 탐색

  • 참여자:
    • Jonathan Abrahamson (Deutsche Telekom Chief Product & Digital Officer)
    • Dena Almansoori (e& Chief AI & Data Officer)
    • Terence Lai (Singtel VP)
    • Omar Tazi (T-Mobile EVP & CPO)
    • 정석근 (SK텔레콤 부사장, Moderator)
  • 내용: 통신사 중심의 AI 생태계 구축과 이를 통한 신사업 기회에 대한 패널 토의.

1. 생성형 AI와 통신 산업의 미래

“우리는 지금 사회, 산업, 그리고 통신 업계에 근본적인 변화를 가져올 기술 혁명의 초입에 서 있습니다.”

독일 통신사 Deutsche Telekom의 최고 제품 및 디지털 책임자인 Jonathan Abrahamson은 이렇게 말하며, 생성형 AI 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지에 대한 소감을 전했습니다.

  • 그는 AI 기술의 발전이 통신 인프라부터 응용 서비스까지 모든 계층에 걸쳐 영향을 미치고 있다고 강조했습니다.

본 패널 토론에서는 AI 혁신이 단독적인 노력이 아닌 협업과 파트너십을 통해 이루어진다고 입을 모았습니다.

  • 통신사는 글로벌 기술 기업, 정부, 학계 등과 협력하며 기술 개발을 가속화하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있다고 설명했습니다.

2. 협업의 중요성과 전략적 파트너십

"AI 개발은 단독으로 진행하기 어려운 기술입니다."

e&의 AI 및 데이터 책임자인 Dena Almansoori는 이를 강조하며, United Arab Emirates(UAE)가 2017년 세계 최초로 AI 장관직을 설립한 사례를 들었습니다.

  • 그녀는 정부와 민간 부문이 규제와 테스트베드 환경에서 협력해 혁신적인 AI 사례를 개발하고 있다고 설명했습니다.

  • 또한, 글로벌 협력의 중요성을 언급하며, 세계경제포럼 및 책임 있는 AI 연합 등과의 파트너십을 예로 들었습니다.

싱가포르 통신사 Singtel의 부사장 Terence Lai는 파트너십을 통해 GPU 서비스 및 AI 기술을 각 애플리케이션에 통합하고 있다고 말했습니다.

  • 그는 AI가 통신 서비스 전반에 걸쳐 고객 경험을 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있다고 강조했습니다.

3. 새로운 비즈니스 모델과 AI 도입

T-Mobile의 Omar Tazi는 “AI 기술은 통신 산업의 패러다임을 변화시키고 있습니다”라며, 자사의 전략을 설명했습니다.

  • 그는 오픈AI(OpenAI)와의 협력을 통해 규칙 기반 모델에서 상황을 이해하고 추론할 수 있는 에이전트 기반 모델로의 전환을 추진하고 있다고 밝혔습니다.

  • 또한 고객 데이터를 활용해 고객 이탈을 사전에 방지하는 새로운 AI 활용 사례를 제시하며, 데이터 활용의 중요성을 강조했습니다.

  • Omar는 AI 기술이 복잡한 작업을 간소화하여 고객이 더 나은 경험을 할 수 있도록 돕는 데 중점을 두고 있다고 설명했습니다.


4. AI 기반 네트워크와 인프라 혁신

통신사의 주요 투자 영역 중 하나는 네트워크와 인프라입니다. T-Mobile은 Nvidia, Ericsson, Nokia 등과 협력해 AI 기반의 RAN(Radio Access Network) 혁신 센터를 설립했다고 발표했습니다. 이를 통해 초저지연, 고성능 네트워크를 구현하고, 자율주행, 로보틱스, AR/VR 같은 미래 기술을 지원할 준비를 하고 있다고 전했습니다.

❓ AI-RAN(AI 기반 무선 접속 네트워크)?
AI-RAN(AI 기반 무선 접속 네트워크)란 쉽게 말해, 통신 네트워크를 똑똑하게 만들어주는 인공지능 기술입니다.

  • 통신 네트워크란 우리가 스마트폰으로 인터넷을 하고, 전화를 걸고, 메시지를 보낼 때 사용하는 보이지 않는 연결망을 말합니다.
  • 그런데 이 네트워크가 항상 일정하게 잘 작동하려면 여러 부분에서 관리를 잘해야 합니다. AI-RAN은 이런 네트워크를 관리하는 데 인공지능(AI)을 사용하는 기술입니다.
    • 예를 들어, 사람들이 갑자기 한 장소에 많이 모여 네트워크를 사용하면 (Ex. 콘서트장이나 스포츠 경기장) 인터넷 속도가 느려질 수 있죠?
      => AI-RAN은 이런 상황을 미리 파악하고, 네트워크 자원을 더 많이 배분해 사람들이 느려지지 않도록 도와줍니다.

      사진 출처 : 엔디비아(NVIDIA)

독일 Telekom은 AI를 활용한 에너지 관리 및 네트워크 구성 자동화를 통해 비용 절감과 운영 효율성을 동시에 달성하고 있다고 밝혔습니다.

  • 특히 광케이블 인프라 확장을 위한 이미지 인식 기술을 도입해 작업 효율성을 크게 개선한 사례를 공유했습니다.

5. 지속 가능한 데이터 센터와 연결성

AI 데이터 센터는 통신 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • Singtel은 친환경적이고 지속 가능한 데이터 센터 구축을 강조하며, 전력 및 물 소비 효율성을 최적화하고 있다고 설명했습니다.

  • 또한 네트워크 슬라이싱 같은 최신 기술을 테스트하며 고객들에게 더 낮은 지연 시간과 높은 품질의 서비스를 제공하고자 노력하고 있다고 전했습니다.

AI 데이터 센터는 단순히 데이터를 처리하는 곳이 아니라, 고객과 연결성을 최적화하는 역할도 수행하고 있습니다. 이를 통해 AI 기술이 실시간으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.


6. AI를 활용한 인재 양성과 조직 문화 변화

e&의 Dena는 AI 전략의 성공을 위해서는 내부 인재 양성이 필수적이라고 말했습니다.

  • Dena는 AI 관련 지식이 모든 부서에 걸쳐 공유될 수 있도록 AI 아카데미와 졸업생 프로그램을 도입했다고 소개했습니다.

  • 이러한 프로그램은 직원들이 AI를 활용해 업무 효율성을 높이고, 고객 경험을 혁신하는 데 기여하도록 돕고 있다고 설명했습니다.

이러한 Grassroots 활동을 통해 조직 전반에 AI 중심의 문화를 정착시켰으며, 이를 통해 내부에서부터 혁신을 주도하고 있다고 덧붙였습니다.

❓ Grassroots 활동이란?
Grassroots 활동이란 쉽게 말해, 아래에서부터 시작하는 자발적인 활동을 뜻합니다. 회사나 조직의 상층부에서 명령을 내려 시작하는 것이 아니라, 직원 개개인이나 작은 팀들이 자발적으로 아이디어를 내고 변화를 만들어내는 과정입니다.

  • 예를 들어, 직원들이 AI 기술을 배우고 활용해 업무를 개선하는 작은 움직임이 모여, 나중에는 회사 전체가 AI를 적극적으로 사용하는 문화로 바뀌게 되는 것을 말합니다. 이런 방식으로 조직 전반에 AI 중심의 문화를 정착시키고, 결과적으로 조직이 더 혁신적으로 변하게 된다는 의미입니다.
  • Ex. 사내 해커톤 등

7. 고객 경험의 혁신과 AI의 역할

AI는 통신 산업에서 고객 경험을 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

e&은 UAE에서 400건 이상의 AI 활용 사례를 도입해, 사기 방지율을 35% 향상시키고 소비자 수익을 약 20% 증가시켰다고 발표했습니다.

  • 또한, 세계 최초의 AI 기반 통신 매장을 두바이에 열어 고객이 완전히 자동화된 환경에서 서비스를 받을 수 있도록 했습니다.

Singtel은 AI를 활용해 고객 서비스 효율성을 크게 개선했다고 밝혔습니다.

  • 특히, 고객 상담원이 통화 후 작성해야 하는 요약 내용을 AI가 자동으로 생성함으로써 시간을 절약하고 업무 부담을 줄였다고 설명했습니다.

8. 통신사의 새로운 역할과 AI의 잠재력

마지막으로, 통신사는 단순한 연결 제공자를 넘어 AI 기술의 민주화를 주도할 수 있는 역할을 맡을 수 있습니다.

Deutsche Telekom의 Jonathan은 통신사가 고객에게 AI 기술에 대한 접근성을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 전망했습니다.

(후기) AI 기술은 단순히 통신 서비스의 확장이 아니라, 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 잠재력을 지닌 기술이라는 점을 다시금 확인할 수 있었습니다. 이번 패널 토크에서는 통신사들이 AI 기술의 윤리적 사용과 책임감 있는 도입을 강조하며, 이를 통해 고객들에게 더 나은 서비스를 제공하려는 노력을 기울이고 있다는 점이 강조되었습니다. 특히, AI가 애플리케이션 수준에서 고객들에게 직접 다가가는 방식으로 활용된다면, 새로운 시장과 기회가 열릴 수 있다는 전망이 인상적이었습니다. 통신사들이 이러한 변화에 적극적으로 대비하며 미래를 준비하고 있다는 점이 인상 깊었습니다.

5. 대담: 초연결 시대의 디지털 신경망 - AI와 Memory가 그리는 미래 산업 지형

  • 참여자: 강욱성 (SK하이닉스 부사장), Paul Fahey (SK하이닉스 부사장)
  • 내용: AI와 메모리 기술의 융합을 통해 미래 산업 혁신을 이끌 전략.

1. 초연결 시대와 AI 혁명

SK하이닉스 부사장 강욱성과 Paul Fahey는 "AI와 Memory가 그리는 미래 산업 지형"을 주제로 SK Summit 2024에서 Day2 오후를 세션을 여는 패널 토크를 진행했습니다.

두 강연자는 AI 혁명이 산업과 사회 전반에 걸쳐 미치는 영향을 강조하며, 메모리 산업이 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 한다고 말했습니다.

  • 특히 AI가 데이터 처리와 분석의 중심인 ‘뇌’ 역할을 한다면, 메모리는 정보를 저장하고 전달하는 ‘뉴런과 시냅스’ 역할을 한다는 비유를 통해 메모리의 중요성을 설명했습니다.

2. AI가 메모리에 요구하는 변화

Paul Fahey는 AI의 도입이 기존 메모리 구조에 큰 변화를 요구하고 있다고 말했습니다. AI가 발전함에 따라 데이터 처리량과 속도가 급격히 증가하고 있으며, 기존의 메모리로는 이를 감당하기 어렵다고 설명했습니다.

특히, 그는 "AI 장벽(AI Wall)"에 도달했다는 점을 강조했습니다.

AI 장벽이란, AI의 급격한 발전으로 인해 메모리 기술이 더 이상 AI의 요구를 따라가지 못하는 상황을 말합니다.

  1. 대역폭 격차: GPU의 성능은 매 2년마다 약 3배 증가하지만, 메모리 대역폭은 1.6배 증가에 그치고 있어 데이터 처리 속도의 불균형이 발생하고 있습니다.
  2. 용량 격차: 최신 AI 모델의 크기가 2년마다 400배씩 증가하고 있지만, 메모리 용량은 2배 증가 속도에 머무르고 있어 AI 모델이 요구하는 데이터를 모두 처리할 수 없는 상황입니다.

이러한 대역폭 격차와 용량 격차가 AI 시스템의 성능 향상을 제한하고 있으며, "이를 극복하기 위해 새로운 메모리 기술과 아키텍처 혁신이 필요하다"는 점을 두 강연자는 강조했습니다.

💡 앞 세션들에서 말하고 있는 무어의 법칙와 동일한 문맥의 내용으로 보임

  • 결론부터 말하자면, AI의 발전이 메모리에 요구하는 변화는 무어의 법칙의 한계와 맞닿아 있으며, 이는 단순히 메모리 칩 성능을 개선하는 것을 넘어, 데이터 접근 및 처리 방식을 근본적으로 바꿔야 한다는 점에서 큰 기술적 도전입니다.

❓ 무어의 법칙(Moore's Law)

  • 무어의 법칙은 반도체 칩의 집적도가 18~24개월마다 두 배로 증가한다고 예상한 법칙인데, 최근에는 이 법칙의 속도가 둔화되고 있다는 지적이 많습니다.
    • 이유는 트랜지스터 크기 축소와 제조 공정의 물리적, 경제적 한계 때문입니다.
    • 이와 같은 맥락에서, AI의 폭발적인 데이터 처리 요구를 기존 메모리 기술이 감당하지 못한다는 문제는 무어의 법칙의 속도를 넘어선 AI 기술 발전으로 인해 나타난 또 다른 측면이라 볼 수 있습니다.

3. HBM(High Bandwidth Memory)의 역할과 기술적 특징

강욱성 부사장은 AI 메모리로서 HBM이 현재 데이터 센터와 같은 클라우드 환경에서 핵심적인 역할을 하고 있다고 말했습니다.

  • HBM은 고속 데이터 처리와 높은 용량을 제공하며, 최신 HBM3E는 초당 1테라바이트 이상의 대역폭을 지원한다고 소개했습니다.

이미지 출처 : SK 하이닉스

  • HBM이 이를 가능하게 하는 방법은 메모리 칩을 수직으로 쌓고, TSV(Through-Silicon Via)라는 기술로 각 층을 연결하는 고도의 기술을 활용하기 때문이라고 설명했습니다.
    • 이를 통해 기존 DRAM 대비 40배 이상의 데이터 셀이 하나의 메모리 큐브에 포함될 수 있다고 덧붙였습니다.

4. HBM의 한계와 새로운 대안

HBM은 고성능 컴퓨팅 환경에서 중요한 역할을 하고 있지만, AI 모델의 크기와 데이터 처리량의 폭발적인 증가로 인해 HBM만으로는 모든 요구를 충족할 수 없는 한계에 도달했습니다. 강연에서는 이를 "AI 장벽(AI Wall)"이라고 표현하며, AI 시스템에서 데이터 처리 요구와 메모리 성능 간의 격차를 지적했습니다.

  • AI 장벽의 주요 원인
    1. 대역폭 격차: GPU와 같은 프로세싱 유닛의 성능은 2년마다 약 3배씩 증가하는 반면, 메모리 대역폭은 1.6배 증가에 머물러 있습니다.
    2. 용량 격차: 최신 AI 모델 크기가 2년마다 400배씩 증가하지만, 메모리 용량은 이에 비해 매우 느린 속도로 증가하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 CXL(Compute Express Link) 메모리와 PIM(Processing In Memory)이 혁신적인 대안으로 제시되었습니다. 이 두 기술은 AI 학습 및 추론 과정에서 발생하는 병목현상을 완화하며, 고성능 시스템 아키텍처의 핵심 역할을 할 것으로 전망됩니다.

5. CXL(Compute Express Link) 메모리와 그 가능성

CXL은 서버 간 메모리 자원을 유연하게 공유할 수 있도록 설계된 차세대 메모리 인터커넥트 기술로, 특히 데이터 센터와 AI 서버 환경에서 높은 효율성을 제공합니다.

강연에서 강조된 CXL의 핵심 개념은 "메모리 풀링(memory pooling)"입니다. 이는 여러 서버가 중앙 메모리 풀을 공유함으로써 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 구조입니다.

  • CXL의 주요 특징

    1. 효율적인 메모리 공유:
      각 서버가 필요로 하는 메모리만 동적으로 할당받아 사용함으로써, 고립된 메모리 문제를 해결합니다.
    2. 병목현상 해소:
      CPU와 GPU 간의 데이터 전송 효율을 높이고, AI 모델 학습과 추론에서 발생하는 데이터 처리 지연을 최소화합니다.
    3. TCO 절감:
      중앙화된 메모리 관리로 데이터 센터의 총소유비용(TCO)을 줄이고, 자원 활용도를 극대화합니다.

  • 실제 활용 예시

    • 대규모 AI 모델 학습: 여러 서버가 동일한 메모리 풀을 공유하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리.
    • 데이터 분석 및 머신 러닝: 유연한 메모리 확장을 통해 데이터 중심 워크로드 처리 최적화.

CXL은 PCIe 기술을 확장하여 고속 데이터 전송과 낮은 지연 시간을 제공하며, AI 시대의 새로운 아키텍처 기반 기술로 자리 잡을 것으로 예상됩니다.

6. PIM(Processing In Memory) 기술과 모바일 AI

PIM은 메모리 내에 연산 유닛을 내장하여 데이터 이동 병목현상을 극복하고, AI 시스템의 성능과 에너지 효율성을 동시에 높일 수 있는 혁신적인 기술입니다.

강연에서 강조된 PIM의 역할은 특히 모바일 AI 애플리케이션에서 두드러집니다. 모바일 환경에서는 에너지 소비가 중요한 문제이며, PIM은 이를 획기적으로 개선할 수 있는 기술로 평가됩니다.

  • PIM의 주요 이점
    1. 데이터 이동 최소화:
      데이터를 메모리 내부에서 직접 처리하여, 프로세서와 메모리 간 전송량을 줄입니다.
    2. 병렬처리 성능 향상:
      메모리 내부의 각 뱅크(bank)에 연산 유닛을 추가하여 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.
    3. 에너지 효율 극대화:
      데이터 이동으로 인한 전력 소모를 줄이고, 특히 모바일 디바이스와 IoT 환경에서 효율성을 극대화합니다.

강연에서는 LLM(대규모 언어 모델) 기반 AI 디바이스의 디코딩 단계에서 PIM이 발생하는 대역폭 병목현상을 해소하는 데 효과적이라고 설명했습니다. 이 기술은 디코딩 과정에서의 데이터 전송을 줄이고, 빠르고 효율적인 연산을 지원합니다.

  • PIM의 실제 적용 가능성
    • 모바일 AI 비서: 배터리 수명을 유지하면서도 높은 성능을 제공하는 스마트폰 기반 AI 비서.
    • 실시간 번역 및 음성 인식: 데이터 병목현상을 줄여 실시간 애플리케이션의 반응 속도를 높임.
    • IoT 장치: 제한된 전력 환경에서 고성능 AI 모델 처리.

7. 새로운 시스템 아키텍처의 필요성

메모리 기술의 발전뿐만 아니라 시스템 아키텍처 차원에서도 변화가 필요하다고 두 강연자는 말했습니다.

기존의 서버 구조에서는 CPU와 GPU가 각각 독립적인 메모리를 사용하며, 데이터 이동 과정에서 병목현상이 자주 발생했습니다. GPU가 작업 중 메모리가 부족해질 경우, CPU 메모리를 빌려 사용해야 했고, 이 과정에서 데이터 전송 경로가 길어져 지연 시간이 크게 증가했습니다.

하지만 새로운 시스템 아키텍처는 이러한 문제를 해결하기 위해 CXL(Compute Express Link) 기술을 활용한 구조적 혁신을 제안합니다.

7.1. CXL 기반 새로운 구조의 가능성

새로운 이종 아키텍처는 CPU와 GPU 간의 메모리 공유와 효율적인 데이터 이동을 목표로 설계되었습니다. 특히 CXL 메모리와 스위치가 핵심 역할을 합니다.

  1. CXL 메모리 풀링

    • CPU와 GPU가 동일한 메모리 풀을 공유함으로써, 필요에 따라 동적으로 자원을 할당받아 사용할 수 있습니다.
    • 이를 통해 고립된 메모리 문제를 해결하고, 메모리 사용 효율을 극대화합니다.

  2. GPU 전용 스토리지 및 클러스터 연결

    • GPU 작업의 효율성을 높이기 위해 Local NVMe Storage와 GPU Direct Storage 연결이 추가되었습니다.
    • GPU 간 전용 데이터 경로가 확보되어, 저지연 데이터 처리가 가능해집니다.

  3. 데이터 센터 최적화

    • CPU와 GPU 간의 데이터 이동을 최소화하고, 데이터 센터의 총소유비용(TCO)을 줄이는 데 기여합니다.

(후기) 반도체린이(어린이)에게는 따라가기 벅찬 토크였지만 😂, 흥미롭고 중요한 내용을 알아가는 유익한 시간이었습니다. 이번 토크를 통해 "HBM, CXL, PIM"이라는 키워드와 AI가 메모리 기술에 요구하는 변화를 이해할 수 있었습니다. 특히, AI 장벽이라는 개념을 통해 기존 메모리 기술의 한계와 이를 극복하기 위한 새로운 아키텍처(CXL 기반 시스템)와 메모리 설계(PIM)가 중요하다는 점을 알게 되었습니다.

6. AI 에이전트 서비스의 현재와 미래

  • 발표자: 김용훈 (SK텔레콤 부사장)
  • 내용: 현재와 미래의 AI 에이전트 서비스 전망.

1. AI 에이전트의 현재와 미래

SK텔레콤 김용훈 부사장은 최근 강연에서 AI 에이전트의 가능성과 도전 과제, 그리고 미래의 방향성에 대해 설명했습니다.

김용훈 부사장은 AI 에이전트 기술이 지금의 IT 산업에서 중요한 화두로 떠오르고 있으며, 영화 Her의 사만다(Samantha)나 아이언맨의 자비스(Jarvis)처럼 "사용자의 요구를 깊이 이해하고 결정을 도와주는 서비스"를 상상하게 한다고 말했습니다.

그는 이러한 기술이 거대한 시장 잠재력을 가지고 있으며, 2030년에는 약 471억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다고 언급했습니다.

2. AI 에이전트의 핵심: LLM(Large Language Model)

김용훈 부사장은 AI 에이전트가 주목받는 이유로 LLM 기술의 발전을 꼽았습니다. 기존의 음성 비서(Siri, Alexa 등)는 사용자 의도를 충분히 이해하지 못하거나 제한적인 답변만 제공했지만, LLM은 자연어를 깊이 이해하고 복잡한 추론을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다고 설명했습니다.

출처 : 인공지능신문(https://www.aitimes.kr/)

그는 LLM의 세 가지 주요 특성으로 자연어 이해, 추론 능력, 새로운 답변 생성을 제시하며, 이러한 기술적 특성이 사람과 대화하는 듯한 경험을 제공한다고 말했습니다.

3. AI 기술 발전 단계와 현재 위치

AI 기술의 발전 단계를 설명하며, 김용훈 부사장은 OpenAI의 연구 결과를 인용해 AI가 5단계의 진화 과정을 거친다고 말했습니다.

그는 현재 단계는 기본적인 대화를 수행하는 수준에서 문제를 해결할 수 있는 ‘추론기(reasoner)’로 이동 중이라고 밝혔습니다. 그 다음 단계는 사용자 대신 복잡한 작업을 수행할 수 있는 ‘에이전트’로 발전하는 것이라고 덧붙였습니다.

4. AI 에이전트의 도전 과제

AI 에이전트가 실제로 사용자에게 필요한 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 기술적 문제를 해결해야 한다고 김용훈 부사장은 지적했습니다.

  • 예를 들어,

    • (고객과 환경의 이해) 단순히 명령을 이해하는 것을 넘어 사용자의 선호도와 맥락을 파악하는 ‘깊은 사용자 이해’가 필요하다고 설명했습니다.

    • (작업 분석 및 설계) 이메일 작성과 같은 복합적인 작업(중간중간 여러가지의 sub-task가 존재함)을 수행하려면 개별 작업 단계를 세밀히 이해하고 조율하는 능력이 필요하다고 말했습니다.

    • (완결적 업무 처리) 이러한 작업을 지원하는 기술로 멀티모달(multimodal) 인터페이스와 고도화된 오케스트레이션 기술이 필요하다고 덧붙였습니다.

5. AI 에이전트와 다양한 산업의 전략
AI 에이전트는 각 산업에서 기술 경쟁력을 높이기 위한 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 김용훈 부사장은 주요 산업별 전략을 구체적으로 분석하며, 각기 다른 접근법이 AI 에이전트 생태계의 발전을 이끌고 있다고 설명했습니다.

5.1. LLM(Large Language Model) 개발 기업의 전략
LLM 개발 기업은 AI 에이전트의 핵심인 모델 자체를 개발하며 이 시장을 선도하고 있습니다. 이들은 강력한 API와 플랫폼을 제공함으로써 개발자와 기업들이 손쉽게 AI 기술을 통합할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 고객을 생태계 안에 묶어두는 잠금 효과(Lock-in effect)를 극대화하고 있습니다.

  • 예를 들어, OpenAI는 GPT 모델을 기반으로 다양한 기능을 제공하는 API를 출시하며, 이를 사용하는 기업과 개발자들이 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있도록 돕고 있습니다. 이러한 전략은 AI 기술의 민주화를 이루는 동시에, 사용자가 특정 플랫폼에 의존하도록 유도합니다.

5.2. OS(운영체제) 기업의 전략
OS 기업들은 AI 기술을 기존의 운영체제와 심층적으로 통합하며 생태계 확장에 주력하고 있습니다.

  • 예를 들어, Microsoft는 Windows에 Copilot을 통합하여 생산성 도구와 긴밀히 연결된 AI 비서를 제공하고 있으며, Google은 Android와 Google Assistant를 중심으로 AI 에이전트 기능을 심화시키고 있습니다. Apple은 Siri와 같은 기존의 음성 비서를 AI 에이전트로 발전시키는 동시에, 디바이스와의 수직적 통합을 통해 사용자가 iPhone, iPad, Mac과 같은 기기에서 일관된 경험을 제공받을 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 OS 중심의 접근 방식은 AI 기술이 일상적인 디지털 환경에 자연스럽게 녹아들게 하는 데 중점을 두고 있습니다.

5.3. 디바이스 제조업체의 전략
AI 에이전트가 포함된 스마트 디바이스는 IoT(사물인터넷) 기술과 결합하여 생활의 편리함을 극대화하고 있습니다.

  • 예를 들어, AI가 내장된 냉장고는 사용자가 필요로 하는 식료품을 감지하고 자동으로 주문할 수 있습니다. LG전자와 삼성전자는 이러한 스마트 가전을 통해 AI 에이전트를 사용자 경험의 중심에 배치하고 있습니다. 그러나 디바이스 제조업체는 네트워크 비용과 토큰 사용 비용이라는 제약도 직면하고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 이들은 온디바이스(On-Device) LLM 기술을 활용하여 인터넷 연결 없이도 기본적인 AI 기능을 수행할 수 있도록 개발하고 있습니다. 이는 사용자 데이터를 안전하게 보호하면서 비용 효율성을 높이는 중요한 기술적 접근 방식으로 평가받고 있습니다.

5.4. 애플리케이션 사업자와 AI 에이전트의 융합 전략
검색, 전자상거래, 콘텐츠 미디어와 같은 애플리케이션 사업자들은 AI 에이전트를 통해 서비스 품질을 향상시키는 전략을 채택하고 있습니다.

  • 예를 들어, 전자상거래에서는 개인화된 추천 시스템을 넘어 AI 에이전트가 구매 과정 전체를 관리할 수 있습니다. 사용자가 특정 상품을 찾거나 비교를 요청하면, AI 에이전트는 검색부터 구매, 배송 추적까지 전 과정을 자동으로 처리합니다. 미디어 콘텐츠 영역에서도 AI 에이전트는 사용자의 취향에 맞춘 콘텐츠를 추천하거나, 사용자가 즐길 수 있는 맞춤형 플레이리스트를 생성하는 데 활용되고 있습니다.

5.5. AI 에이전트의 기술적 물결에 맞서는 통합 전략
김용훈 부사장은 IT 산업이 약 15년 주기로 새로운 기술적 물결을 경험한다고 설명했습니다. 웹과 앱 시대를 지나, 이제 AI 에이전트가 새로운 기술적 패러다임을 이끌고 있습니다.

이를 대비하기 위해, 산업 전반의 기업들은 사용자 경험을 혁신하고, 데이터 기반 의사결정을 강화하며, 고객과의 접점을 재정의하는 방식으로 AI 에이전트를 활용하고 있습니다.

(후기) 정말 깔끔한 발표였습니다. LLM과 Agent의 현황에 대해서 정리를 해주셨고, 마지막에 "새로운 기술 물결 속에서 주도적인 역할을 하기 위해서는 지금부터 준비해야 한다"고 강조하며, "다가오는 AI 에이전트 시대에 우리 모두가 중요한 주역이 되길 바란다"라는 말이 인상 깊었습니다😎

7. 패널토의: AI 에이전트 서비스의 현재와 미래

  • 참여자:
    • 이철배 (LG전자 부사장/CX센터장)
    • 손재권 (더밀크 대표, Moderator)
    • 장정식 (야놀자 플랫폼, 야놀자 NEXT CTO)
    • 김진우 (Liner 대표)
  • 내용: AI 에이전트 기술의 발전과 적용 가능성에 대한 패널 토의.

1. AI 에이전트 서비스란 무엇인가

AI 에이전트는 최근 기술과 산업에서 주목받는 혁신적인 서비스로, 개인을 대신하여 작업을 수행하는 디지털 비서와 같은 역할을 합니다.

LG전자 이철배 부사장은 AI 에이전트를 “마치 연예인을 대리하는 에이전트처럼 개인의 이익을 대표하며, 특정 작업을 대신 수행할 수 있는 존재 ”라고 정의했습니다.

  • 그는 AI 에이전트가 사용자의 모든 정보를 이해하고, 필요에 따라 협상과 같은 복잡한 일도 처리할 수 있다고 설명했습니다.

야놀자의 장정식 CTO는 여행 산업에서 AI 에이전트의 활용을 언급하며, “AI 에이전트가 사용자 의도를 정확히 파악하고, 추천이나 예약과 같은 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있을 것 ”이라고 강조했습니다.

  • 이는 여행뿐만 아니라 다양한 산업에서 사용자 경험을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다.

2. AI 에이전트 서비스의 현재와 도전 과제

현재 AI 에이전트는 초기 단계에 머물러 있으며, 기술적 과제와 신뢰성 구축이라는 난관에 직면해 있습니다.

김진우 Liner 대표는 “AI 에이전트가 신뢰와 신빙성을 확보해야 일상생활에 깊이 뿌리내릴 수 있다 ”고 말하며, 정보 제공과 검색 과정의 혁신을 사례로 들었습니다.

  • 기존에는 사용자가 검색어를 입력하고 여러 단계를 거쳐 정보를 수집했지만, AI 에이전트는 이를 단순화하고 효율적으로 처리할 수 있다고 설명했습니다.
  • 그러나 그는 아직 AI 에이전트가 전면적으로 활용되기에는 기술적 한계가 있다고 지적했습니다.

SK텔레콤 김진우 부사장 역시 영화 속 ‘Samantha’와 같은 AI가 등장하려면 시간이 걸릴 것이라며, “특정 작업에 특화된 AI 에이전트는 곧 등장할 수 있지만, 모든 일상을 책임지는 ‘슈퍼 에이전트’는 더 많은 연구와 개발이 필요하다 ”고 강조했습니다.

3. AI 에이전트가 바꿀 미래의 모습

  • 부제: 손에 잡히는 AI는 어떤 느낌일까?

패널들은 AI 에이전트가 미래에 어떤 모습으로 자리 잡을지 구체적인 예와 함께 다양한 상상을 공유했습니다. 기술의 발전과 함께 AI 에이전트가 개인의 삶과 비즈니스 전반을 얼마나 혁신적으로 변화시킬 수 있을지에 대한 기대가 강조되었습니다.

LG전자 이철배 부사장은 미래의 스마트폰과 가전제품이 AI 기술을 통해 어떻게 진화할지에 대해 이야기를 시작했습니다. 그는 “미래의 스마트폰은 더욱 강력한 AI 기능을 갖춘 형태로 발전할 것이며, 단순히 디지털 기기가 아니라 일상생활의 핵심 도구가 될 것”이라고 말했습니다.

  • 특히 이철배 부사장은 AI를 활용한 가사 노동의 감소 가능성을 언급하며, “냉장고가 사용자의 요리 계획을 이해하고 필요한 재료를 준비하거나, AI가 집안일을 도와주며 실질적인 시간 절약과 편리함을 제공할 것”이라고 덧붙였습니다.
  • 또한, 이철배 부사장은 AI 에이전트가 가정 내 가전제품을 넘어 자동차와 같은 다양한 하드웨어와 결합하며 생활 전반의 효율성을 높일 가능성을 강조했습니다.

라이너 김진우 대표는 AI 에이전트가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어서 사용자의 의도를 이해하고, 그에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하는 방향으로 발전할 것이라고 설명했습니다.

  • 김진우 대표는 라이너가 이러한 흐름의 한 가운데에 있다고 소개하며, “라이너는 검색 단계를 단순화하고 사용자가 필요로 하는 정보를 신뢰할 수 있는 방식으로 제공하는 데 초점을 맞추고 있다”고 말했습니다.
  • 김진우 대표는 특히 대학생들과 연구자들이 논문 작성, 시험 준비, 과제 수행을 위해 라이너를 사용하여 시간을 절약하고 있다고 덧붙였습니다. 그는 이러한 사용자 경험이 AI 에이전트가 실질적인 도움을 줄 수 있음을 보여주는 중요한 사례라고 강조했습니다.

야놀자 장정식 CTO는 여행 및 호텔 산업에서의 AI 에이전트 활용 가능성을 구체적으로 설명하며, 산업별 적용 사례를 제시했습니다.

  • 장정식 CTO는 “호텔 운영에 필요한 복잡한 업무를 AI 에이전트가 간소화하여 직원들의 업무 부담을 줄이고, 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있을 것”이라고 말했습니다.
  • 장정식 CTO는 AI 에이전트가 숙박 예약, 객실 배정, 고객 요청 처리와 같은 세부 작업을 효율적으로 수행하며, 호텔 운영의 전반적인 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 덧붙였습니다.
  • 특히 장정식 CTO는 호텔 직원들이 새로운 시스템을 익히는 데 드는 시간과 비용을 줄이는 데에도 AI 에이전트가 기여할 수 있다고 강조했습니다.

4. AI 에이전트의 신뢰성과 데이터 보안

AI 에이전트가 성공적으로 자리 잡기 위해서는 신뢰성과 데이터 보안이 필수적이라는 데 패널들은 의견을 같이했습니다. 기술의 발전만큼 중요한 것은 사용자가 AI를 신뢰할 수 있도록 만드는 것입니다.

LG전자 이철배 부사장은 “AI 에이전트를 친구처럼 믿을 수 있어야 한다”며, 신뢰의 핵심은 데이터 프라이버시와 보안이라고 강조했습니다.

  • 이철배 부사장은 “AI 에이전트가 사용자의 정보를 안전하게 관리하지 못한다면, 사용자들이 이러한 서비스를 받아들이는 데 큰 장벽이 될 것”이라고 덧붙였습니다.

SK텔레콤 김진우 부사장은 데이터를 AI 시대의 ‘쌀’로 비유하며, 데이터가 모든 AI 기술의 기본 재료라고 설명했습니다.

  • 김진우 부사장은 SK텔레콤이 다년간 축적한 고객 데이터와 콘텐츠 데이터를 활용해 정교한 AI 서비스를 제공하고 있다고 밝혔습니다.
  • 또한 “데이터의 신뢰성과 보안 체계를 확립하지 못한다면 AI 에이전트는 결코 사용자들에게 완전한 가치를 전달할 수 없다”고 말하며, 데이터 보안의 중요성을 강조했습니다.

5. B2B 산업에서 AI 에이전트의 가능성

B2B 산업은 AI 에이전트가 가장 빠르게 자리 잡을 수 있는 분야로, 특정 업무와 워크플로우를 간소화하는 데 많은 가능성을 보여주고 있습니다.

야놀자 장정식 CTO는 호텔 운영에서 AI 에이전트의 활용 가능성을 언급하며, “숙박 예약부터 객실 배정, 고객 요청 처리까지 AI 에이전트가 호텔 운영의 많은 부분을 담당할 수 있다”고 설명했습니다.

  • 장정식 CTO는 특히 호텔 직원들이 새로운 시스템을 익히는 데 오랜 시간이 걸린다는 점을 지적하며, “AI 에이전트가 이를 대체하면 업무의 효율성이 크게 향상될 것”이라고 말했습니다.
  • 또한 “B2B 영역에서는 사용자의 목적이 명확하기 때문에, AI 에이전트가 그 목적에 맞는 기능을 제공하면 빠르게 사랑받을 수 있다”고 강조했습니다.
    • 예를 들어, 호텔에서는 AI 에이전트가 고객의 요청에 따라 빈 객실을 찾아주거나, 고객의 요구에 맞는 서비스를 자동으로 제공할 수 있습니다.
    • 이러한 실질적인 적용 사례는 AI 에이전트의 효용성을 입증하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

6. SK텔레콤의 AI 에이전트, 에이닷(A.)의 전략

SK텔레콤의 AI 에이전트 서비스인 에이닷(A.)은 실용성과 혁신을 동시에 추구하는 대표적인 사례입니다. SK텔레콤 김진우 부사장은 “에이닷은 단기적으로 사용자의 실질적인 불편을 해결하고, 장기적으로는 AI 에이전트의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한다”고 밝혔습니다.

에이닷은 단순한 AI 서비스 제공을 넘어 사용자의 일상적인 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

출처: 이데일리

  • 예를 들어, 전화 통화 녹음과 일정 추출, 위치 정보 기록 등은 사용자들이 일상에서 자주 겪는 불편을 줄이는 데 도움을 줍니다.
  • 김진우 부사장은 “AI 검색 기능은 특히 중요한 역할을 한다”며, “사용자가 에이닷을 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 얻는 것이 중요하다”고 강조했습니다.
  • 또한, 에이닷은 사용자 경험을 혁신하는 데 중점을 두고 있습니다. 그는 “AI 에이전트는 기술적 비전을 추구함과 동시에 현재 사용자에게 필요한 실질적 솔루션을 제공해야 한다”며, 에이닷이 이 두 가지를 모두 충족하고 있다고 말했습니다.

7. 한국 스타트업의 도전과 기회

스타트업은 대기업에 비해 자원이 부족하지만, 특정 시장에 집중하여 차별화된 가치를 제공할 수 있다는 점에서 강점을 가질 수 있습니다.

라이너 김진우 대표는 “대기업과의 경쟁에서 살아남기 위해서는 특정 시장과 도메인에 집중해야 한다”고 말하며, “광범위한 시장보다는 특정 요구를 해결하는 솔루션을 제공하는 것이 스타트업의 경쟁력을 높이는 방법”이라고 설명했습니다.

라이너는 검색 단계를 단순화하고, 사용자 의도에 기반한 정보를 제공하는 데 주력하고 있습니다.

  • 김진우 대표는 “라이너는 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자가 왜 이러한 정보를 찾는지 이해하고, 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 중점을 두고 있다”고 밝혔습니다.
  • 특히 대학생이나 연구자들이 논문 작성과 과제 준비에 라이너를 활용하며 시간과 노력을 절약하고 있다는 점을 강조했습니다.

(후기) 이번 강연에서 패널들은 공통적으로 AI 에이전트가 단순한 기술적 혁신을 넘어서, 사용자 중심의 서비스 혁신으로 이어져야 한다고 강조했습니다. “AI 기술이 아무리 발전해도, 사용자에게 실질적으로 유용하고 편리한 경험을 제공하지 못한다면 성공할 수 없다”는 의견에는 깊이 공감할 수 있었습니다. 앞으로 AI 에이전트가 우리의 일상과 산업 전반에서 어떤 방식으로 혁신을 가져올지 기대가 됩니다. 🤔

8. 대한민국의 AI 전략과 정책 방향

  • 발표자: 염재호 (태재대학교 총장)
  • 내용: 대한민국의 AI 전략과 정책 방향 소개.

1. AI 혁명과 그 배경

염재호 태재대학교 총장은 강연에서 인공지능(AI)이 인류와 문명의 방향을 바꿀 정도로 중요한 기술이라고 강조했습니다. 그는 2005년 처음으로 특이점(Singularity)에 대한 이야기를 들었을 때 큰 충격을 받았다고 말했습니다.

당시 학계에서는 2049년 AI가 인간의 지능을 뛰어넘을 것이라는 예측이 있었고, 현재는 특이점이 훨씬 빨라져 2029년쯤 도래할 가능성이 크다고 언급했습니다. AI는 기술적, 산업적 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 이에 대한 국가적 전략이 반드시 필요하다고 덧붙였습니다.

2. 한국의 AI 전략 필요성

염 총장은 AI가 교육, 산업, 공공 서비스 등 거의 모든 분야에서 활용될 것이라고 전망했습니다. 예를 들어, 그는 한국의 교육 시스템에서 AI 활용 사례를 언급하며, AI를 기반으로 한 디지털 교과서와 맞춤형 학습 시스템이 곧 도입될 것이라고 설명했습니다.

또한, 그는 AI가 인간의 지능뿐 아니라 언어와 문화, 심지어 종교나 정치적 프로파간다에도 영향을 미칠 수 있다고 경고하며, AI 기술이 주는 도전과 기회를 동시에 고려해야 한다고 강조했습니다.

3. 문명의 변화와 AI의 역할

염 총장은 과거 활판 인쇄술의 발명과 그로 인한 르네상스와 산업혁명을 AI의 발전과 비교하며, AI 역시 문명사적 변화를 가져올 기술이라고 말했습니다. 그는 AI가 단순히 효율성을 높이는 데 그치지 않고, 인류의 상상력과 창의성을 증대시켜 새로운 시대를 열 것이라고 덧붙였습니다. 또한, 그는 AI의 도입으로 노동 시간이 단축되고, 사람들이 창의적 활동에 더 집중할 수 있을 것이라고 내다봤습니다.

4. 한국의 기술적 경쟁력과 AI 투자

한국은 현재 AI 특허 등록 수에서 세계 3위를 기록하고 있으며, 기술 수용 능력 면에서도 선진국 반열에 올라 있다고 평가했습니다. 그러나 염 총장은 미국과 중국의 뒤를 따르는 것이 아니라, 초기 단계부터 기술 리더십을 확보하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

이를 위해 정부는 AI 인프라 구축에 약 2조 원을 투자할 계획이며, 향후 4년간 AI 분야에 총 65조 원을 투자한다고 발표했습니다. 그는 이를 통해 한국이 AI 반도체와 메모리 분야에서도 세계적인 리더로 자리 잡을 것이라고 전망했습니다.

5. 4대 플래그십 프로젝트: 대한민국 AI 전략의 핵심

염재호 총장은 대한민국이 AI 선도국으로 자리매김하기 위해 구체적이고 체계적인 전략이 필요하다고 강조했습니다. 이를 실현하기 위한 핵심으로 4대 플래그십 프로젝트를 제시하며, 각각의 중요성과 구체적인 계획을 설명했습니다.

5.1. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 대폭 확충

염 총장은 AI 기술의 발전과 활용을 위해 강력한 컴퓨팅 인프라가 필수적이라고 강조했습니다. 이를 위해 정부는 약 2조 원을 투자해 초대형 컴퓨팅 센터를 구축할 예정이라고 발표했습니다. 특히, AI 연구와 스타트업이 필요로 하는 GPU 자원을 15배로 확대해, 연구자와 기업들이 더 빠르고 효율적으로 혁신을 이룰 수 있도록 지원할 계획입니다. 이러한 인프라는 AI 생태계 전반의 기반이 될 것이며, 국가 차원의 기술 경쟁력을 높이는 데 기여할 것이라고 설명했습니다.

5.2. 민간 부문 AI 투자 대폭 확대

염 총장은 AI 발전의 동력이 정부뿐 아니라 민간 부문에서 나온다고 강조하며, 민간 기업의 AI 투자 확대를 적극 지원할 것이라고 말했습니다. 이를 위해 세제 혜택, 금융 지원, 투자 유치 활성화 등 다양한 정책이 도입될 예정입니다. 또한, SK와 같은 주요 기업들이 국가 AI 위원회에 참여해 공공-민간 협력의 성공적인 모델을 구축하고 있다고 소개했습니다. 정부는 이러한 지원을 통해 AI 반도체와 같은 핵심 분야에서 글로벌 리더십을 확보할 것으로 기대하고 있습니다.

5.3. 국가 AX(AI Transformation) 전면화

염 총장은 AI 기술을 활용해 공공 및 산업 분야의 디지털 전환을 가속화하겠다는 계획을 밝혔습니다. 특히, 공공 부문에서는 모든 업무의 95% 이상을 디지털화하고, 이를 통해 효율성과 투명성을 높이겠다고 말했습니다. 산업 분야에서도 AI를 기반으로 생산성과 품질을 높이고, 다양한 혁신 클러스터를 통해 지역 간 균형 있는 발전을 이루겠다는 목표를 제시했습니다. 이러한 국가적 디지털 전환은 AI 기술이 생활 전반에 스며들도록 하는 중요한 역할을 할 것이라고 설명했습니다.

5.4. AI 안전/안보/글로벌 리더십 확보

AI 기술의 윤리적 문제와 안전성에 대한 우려를 해결하기 위한 노력도 강조되었습니다. 염 총장은 AI가 사회적 위험 요소로 작용하지 않도록 선제적 대응 방안을 마련할 필요가 있다고 말했습니다. 이를 위해 AI 안전 연구센터를 설립하고, AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 방지할 기술을 개발하겠다고 밝혔습니다.

또한, 그는 AI의 안전한 활용과 더불어 글로벌 리더십 확보를 위해 국제 협력을 강화해야 한다고 강조했습니다. 영국과의 AI 정상회담과 같은 협력을 통해 글로벌 네트워크를 확대하고, 디지털 권리 헌장을 통해 AI 기술의 포용적 발전을 도모하겠다는 계획을 덧붙였습니다.

6. 결론: AI 문명을 향한 대한민국의 도약

염재호 태재대학교 총장은 강연의 마지막에서 AI가 단순한 기술 혁신이 아닌 인류 문명의 전환점이 될 것이라고 강조하며, 이를 통해 한국이 세계적 경쟁력을 강화해야 한다고 주장했습니다. 그는 "AI G3 강국 도약"이라는 비전을 제시하며, 스타트업·인재 양성, 핵심 기술 및 인프라 개발, 포용적 AI 발전, 글로벌 리더십 강화를 위한 4대 정책 방향을 설명했습니다.

또한, AI가 윤리적 문제와 사회적 형평성 같은 도전 과제를 동반할 수 있음을 지적하며, 한국이 글로벌 AI 규범을 선도하고 국제 협력을 강화해야 한다고 강조했습니다. 그는 “AI를 두려워하지 말고 이를 활용해 새로운 디지털 문명을 선도해야 합니다”라며, 정부와 민간, 학계의 협력을 통해 글로벌 리더십을 구축해야 한다고 마무리했습니다.

9. 패널토의: AI로 발돋움하는 대한민국 국가 경쟁력

  • 참여자:
    • 박성현 (리벨리온 대표이사)
    • 오혜연 (KAIST 교수)
    • 정신아 (카카오 대표이사)
    • 염재호 (태재대학교 총장, Moderator)
  • 내용: 대한민국의 국가 경쟁력 강화를 위한 AI 전략과 정책 방향에 대한 논의.

1. AI 혁명과 그 배경

AI(인공지능)는 현대 사회의 변화를 이끄는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 이번 패널 토의에서는 AI가 어떻게 대한민국의 국가 경쟁력을 강화할 수 있는지 논의하며, 관련 전문가들이 각자의 관점을 공유했습니다. 염재호 태재대학교 총장은 "AI는 단순히 기술이 아니라 국가 전략의 중심에 있어야 한다"고 강조하며 토의를 시작했습니다.
AI는 단기간에 발전하며 인간의 지능을 넘어설 수 있다는 예측과 함께, 많은 국가가 이를 새로운 성장 동력으로 삼고 있습니다. 이를 두고 패널들은 한국이 AI 분야에서 선도적인 위치를 차지하려면 필요한 전략과 노력이 무엇인지 논의했습니다.

🤔 AI G3(Global3)란?
AI G3 강국이란 세계에서 인공지능 기술과 산업 분야에서 상위 3개국에 드는 것을 목표로 하는 개념으로, 현재 미국과 중국이 압도적인 1, 2위를 차지하고 있습니다. 한국은 2024년 기준으로 글로벌 AI 지수 6위를 기록했으며, 정부는 대규모 투자와 정책을 통해 이 상위권에 진입하려는 노력을 이어가고 있습니다. 하지만 단순히 순위에 연연하기보다는, 한국이 강점을 가진 AI 분야를 중심으로 실질적인 역량과 경쟁력을 키우는 것이 중요하다는 의견도 있습니다.

🤔 뭐로 평가하는거지?

  • 글로벌 AI 지수(Global AI Index)는 다음과 같은 주요 항목들을 기준으로 각 국가의 AI 역량을 평가합니다:
    • 재능(Talent): AI 관련 인재 풀과 교육 시스템
    • 인프라(Infrastructure): AI 개발 및 구현을 위한 기술 인프라
    • 운영환경(Operating Environment): AI 관련 규제 및 공공 인식
    • 연구(Research): AI 분야의 학술 연구 성과
    • 개발(Development): AI 모델 개발 및 특허 출원 등 혁신 역량
    • 정부전략(Government Strategy): AI 육성을 위한 정부 정책 및 투자
    • 상업화(Commercial): AI 관련 경제 활동 및 민간 투자 수준
  • 이 7가지 주요 항목은 다시 실행(Implementation), 혁신(Innovation), 투자(Investment)의 3개 큰 축으로 분류됩니다.

2. 한국의 AI 전략과 국제 경쟁력

KAIST의 오혜연 교수는 한국이 G3(Global 3) 수준의 AI 강국이 되기 위해 "선택과 집중"이 중요하다고 말했습니다.

  • 미국과 중국이 AI 패권을 주도하는 가운데, 한국은 다양성과 협력을 통해 경쟁력을 높여야 한다고 덧붙였습니다.
  • 또한, 한국은 반도체와 같은 분야에서 불가능해 보였던 성공을 이뤄냈듯, AI 분야에서도 유사한 가능성을 만들어낼 수 있다고 강조했습니다.

정신아 카카오 대표는 인터넷과 모바일 시대를 선도했던 한국의 경험을 언급하며, 정부의 지원과 민간의 협력이 AI 성공의 열쇠라고 말했습니다.

  • 그녀는 "AI 인프라와 고품질 데이터 확보"가 필수적이라며, 이를 통해 글로벌 경쟁력을 강화해야 한다고 제안했습니다.

3. 협력과 투자: 인프라의 중요성

리벨리온의 박성현 대표는 AI 인프라와 하드웨어의 중요성을 강조하며, 협력이 경쟁보다 더 효과적이라고 말했습니다.

  • 그는 "AI는 막대한 자금이 필요한 분야"라며, 정부와 민간 기업이 협력하여 효율적으로 인프라를 구축해야 한다고 주장했습니다.

정신아 카카오 대표는 AI 개발을 위한 데이터센터와 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 기본적인 하드웨어에 대한 대규모 투자가 필요하다고 말했습니다.

  • 또한, 데이터 품질을 높이는 것도 중요하며, 이를 위해 개인 데이터 활용과 개인정보 보호를 동시에 고려한 전략이 필요하다고 덧붙였습니다.

4. 인재 양성과 교육 시스템 개혁

패널들은 AI 경쟁력을 확보하려면 우수한 인재를 양성하는 것이 필수적이라고 입을 모았습니다.

KAIST 오혜연 교수는 "한국 학생들은 세계적으로 높은 교육 수준을 자랑하지만, 창의력과 상상력을 키우는 교육으로의 전환이 필요하다"고 주장했습니다.

  • AI는 단순히 과학기술 분야에 국한되지 않고 모든 산업에 걸쳐 영향을 미치는 만큼, 다양한 분야의 전문가들이 AI에 대한 기본적인 이해를 가져야 한다고 강조했습니다.
  • 그녀는 "AI 시대에는 창의력이 지식보다 중요하다"는 아인슈타인의 말을 인용하며, 미래 인재 교육에서 상상력과 창의성의 중요성을 역설했습니다.

5. AI와 대중의 접근성

카카오 정신아 대표는 "AI 기술이 대중에게 더 쉽게 다가갈 수 있어야 한다"고 강조했습니다.

  • 사용자가 기술적인 배경지식 없이도 쉽게 질문하고 답변을 얻을 수 있는 사용자 친화적인 AI 시스템이 필요하다는 점을 언급했습니다.
  • 그녀는 대규모 언어 모델(LLM) 대신, 상황에 맞는 최적화된 소규모 모델들을 조합하여 비용 효율적이고 정확한 AI 서비스를 제공하는 방법을 제안했습니다.
  • 또한, 가짜 정보와 진짜 정보를 구별할 수 있도록 데이터 검증 기술을 강화해야 한다고 덧붙였습니다.

6. 글로벌 협력과 아시아 블록의 가능성

패널들은 한국이 글로벌 AI 리더로 도약하려면 국제 협력의 중요성을 간과할 수 없다고 말했습니다. 특히, 아시아 지역 국가들과의 협력을 통해 데이터와 인프라를 공유하고, 지역적 특성에 맞는 AI 생태계를 구축할 필요가 있다고 제안했습니다.

KAIST 오혜연 교수는 "중앙아시아와 동남아시아의 우수한 학생들을 한국으로 유치하고, 이들을 교육하여 협력 네트워크를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했습니다.

리벨리온의 박성현 대표는 "아시아 태평양(APAC) 국가들이 협력하여 AI 생태계를 구축하면, 지역적 경쟁력을 높일 수 있다"고 말했습니다.

7. 안전한 AI를 위한 정책과 윤리적 고려

AI 안전성은 이번 토의의 또 다른 주요 주제였습니다. 패널들은 데이터 품질과 모델의 신뢰성을 확보하기 위한 정책적 가이드라인이 필요하다고 강조했습니다.

정신아 카카오 대표는 "AI가 개인 정보와 사회적 데이터를 다룰 때 높은 품질과 윤리적 기준을 유지해야 한다"고 말했습니다.

KAIST 오혜연 교수는 특히 사회적 약자와 소외계층이 AI의 혜택을 받을 수 있도록 하는 것이 중요하다고 덧붙였습니다.

  • AI의 포괄성과 투명성을 높이는 동시에, 이를 위한 데이터 수집과 활용이 윤리적이고 안전하게 이루어져야 한다고 강조했습니다.

8. 결론: 한국의 AI 미래를 위한 비전

토의를 마치며, 염재호 총장은 "한국은 항상 위기를 기회로 삼아 왔다"고 말하며, AI 분야에서도 도전 정신과 협력을 통해 글로벌 리더로 도약할 수 있다고 확신했습니다.

패널들은 정부, 민간, 학계가 협력하여 AI 인프라와 생태계를 구축하고, 이를 통해 새로운 성장 동력을 창출해야 한다고 강조했습니다.

"AI는 단순히 기술의 문제가 아니라, 국가 경쟁력의 핵심"이라는 결론과 함께, 이번 토의는 한국의 AI 비전을 공유하고 새로운 도전을 향한 의지를 다지는 자리로 마무리되었습니다.

이상으로 Day2 세션까지 상세하게 정리해보았습니다😋
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